电商平台大数据驱动的个性化推荐策略.docVIP

电商平台大数据驱动的个性化推荐策略

TOC\o1-2\h\u11316第一章个性化推荐概述 3

73011.1个性化推荐的定义 3

253831.2个性化推荐的重要性 3

323711.3个性化推荐的发展历程 3

32040第二章电商平台大数据概述 4

298672.1大数据的定义与特点 4

171362.1.1大数据的定义 4

191072.1.2大数据的特点 4

269332.2电商平台大数据来源 4

12632.2.1用户行为数据 4

169352.2.2商品信息数据 4

136282.2.3用户属性数据 5

20372.2.4社交媒体数据 5

182572.3电商平台大数据的应用 5

287572.3.1个性化推荐 5

222562.3.2商品定价 5

310702.3.3供应链优化 5

240012.3.4客户服务 5

87692.3.5营销策略优化 5

16825第三章数据采集与处理 5

57843.1用户行为数据采集 5

203783.1.1用户行为数据来源 5

187913.1.2数据采集技术 6

190643.2商品信息数据采集 6

94843.2.1商品信息数据来源 6

164923.2.2数据采集技术 6

244863.3数据预处理与清洗 6

55963.3.1数据预处理 6

163183.3.2数据清洗 7

1022第四章用户画像构建 7

151614.1用户基本属性分析 7

277814.2用户行为特征分析 7

273564.3用户兴趣模型构建 8

13203第五章商品内容分析 8

242965.1商品属性分析 8

67615.2商品类别分析 9

14315.3商品关联规则挖掘 9

10349第六章个性化推荐算法 10

67836.1协同过滤算法 10

239276.1.1算法原理 10

36336.1.2用户基于协同过滤算法 10

326566.1.3物品基于协同过滤算法 10

39686.1.4算法优缺点 10

101076.2基于内容的推荐算法 11

277356.2.1算法原理 11

27606.2.2特征提取与表示 11

281816.2.3相似度计算与推荐 11

141466.2.4算法优缺点 11

137466.3混合推荐算法 11

212296.3.1算法原理 11

323286.3.2加权混合推荐算法 11

197106.3.3特征混合推荐算法 11

83776.3.4模型融合推荐算法 11

39426.3.5算法优缺点 12

18806第七章个性化推荐系统评估 12

322357.1评估指标体系 12

66017.1.1准确性指标 12

140607.1.2覆盖率指标 12

307217.1.3新颖性指标 12

274437.1.4多样性指标 12

118957.2评估方法与策略 13

34727.2.1离线评估 13

141507.2.2在线评估 13

245927.2.3综合评估 13

171897.3评估结果分析 13

215047.3.1准确性分析 13

153117.3.2覆盖率分析 14

69607.3.3新颖性分析 14

181317.3.4多样性分析 14

31750第八章个性化推荐策略优化 14

132578.1优化目标与原则 14

182698.2优化方法与技术 14

228408.3优化效果分析 15

1617第九章个性化推荐在实际应用中的挑战 15

158009.1数据质量与安全问题 15

264619.1.1数据质量问题 15

59059.1.2数据安全问题 16

280249.2冷启动问题 16

141859.2.1新用户冷启动问题 16

146159.2.2新商品冷启动问题 16

1869.3用户隐私保护 17

169569.3.1数据加密存储 17

310169.3.2数据脱敏处理 17

214969.3.3用户授权管理 17

120279.3.4合规监管 17

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